PRJNA1522356:联合抑制MEK和HDAC增强CD4与CD8 T细胞抗白血病细胞毒性 [scRNA-seq]
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/白血病分类,主题为转录组或基因表达。研究通过药物重定位筛选发现,trametinib与quisinostat联合抑制MEK和HDAC可抑制小鼠及人NRAS;ASXL1-AML、MLLr和NPM1突变AML细胞生长,并在NA-AML小鼠中延缓白血病进展、延长生存,其生存
![PRJNA1522356: Boosting anti-leukemia cytotoxicity of CD4 and CD8 T cells through combined inhibition of MEK and HDAC [scRNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/62241.jpg)
基本信息
资源简介
PRJNA1522356:联合抑制MEK和HDAC增强CD4与CD8 T细胞抗白血病细胞毒性 [scRNA-seq]
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/白血病分类,主题为转录组或基因表达。研究通过药物重定位筛选发现,trametinib与quisinostat联合抑制MEK和HDAC可抑制小鼠及人NRAS;ASXL1-AML、MLLr和NPM1突变AML细胞生长,并在NA-AML小鼠中延缓白血病进展、延长生存,其生存获益主要依赖T细胞功能。数据为scRNA-seq,可用于分析联合用药下CD4与CD8 T细胞的转录特征及抗白血病细胞毒性机制(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):急性髓系白血病(AML)是一种侵袭性血液癌症,5年总生存率为30%。尽管参与T细胞的免疫疗法在治疗许多实体瘤和血液癌症方面取得了显著成功,但它们在治疗AML方面几乎没有或完全没有疗效。因此,免疫疗法在AML中传统上被低估且开发不足。通过药物重定位筛选,我们发现并验证了通过trametinib和quisinostat(TQ)联合抑制MEK和HDAC,可在体外有效抑制小鼠和人NRAS;ASXL1-AML(NA-AML)、MLLr和NPM1突变AML细胞的生长。在NA-AML小鼠中,TQ大幅减缓了AML进展并延长了其生存期。TQ的生存获益在很大程度上依赖于T细胞功能。我们表明,TQ协同下调免疫检查点配体,并上调STAT1和CIITA介导的MHC-I表达
【主题与分类】
主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1522356
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- OpenDataLab:
数据说明
急性髓系白血病(AML)是一种侵袭性血液癌症,5年总生存率为30%。尽管利用T细胞的免疫疗法在治疗许多实体瘤和血液癌症方面取得了显著成功,但它们在治疗AML方面几乎没有效果。因此,免疫疗法在AML中传统上被低估且发展不足。通过药物重定位筛选,我们发现并验证了通过曲美替尼和quisinostat(TQ)联合抑制MEK和HDAC能有效抑制小鼠和人NRAS;ASXL1-AML(NA-AML)、MLLr和NPM1突变AML细胞的体外生长。在NA-AML小鼠中,TQ显著减缓了AML进展并延长了其生存期。TQ的生存获益在很大程度上依赖于T细胞功能。我们表明,TQ协同下调免疫检查点配体,并上调NA-AML细胞中STAT1和CIITA介导的MHC-I和MHC-II表达。此外,TQ治疗显著重编程了T细胞的转录组和表观遗传景观,激活了STAT1信号传导,并上调了促进CD4和CD8 T细胞活化、存活和细胞毒性的基因和通路。
因此,在TQ处理的NA-AML小鼠中,细胞毒性集群在中枢记忆和效应记忆T细胞中扩增。更重要的是,TQ直接作用于与AML相关的小鼠和人类T细胞,将其从功能障碍状态逆转为活跃状态。在白血病:T细胞共培养中,经TQ处理的T细胞表现出显著增强的MHC依赖性白血病杀伤作用。我们的发现表明,TQ对NA-AML和T细胞的双重作用增强了内源性T细胞对白血病的识别和抗白血病杀伤能力,从而导致有效的AML清除。
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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